xgboost 测试的问题

最新推荐文章于 2025-05-27 14:00:55 发布
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本文讨论了使用XGBoost时确保训练数据与测试数据的一致性至关重要，特别是关于列顺序和名称的问题。若两者不一致，可能会导致模型预测错误。

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I think the problem is that the new testing data should have exactly the same order and column names with the training data, or xgboost will mess up. I found this on github of xgboost "xgboost relies only on the order of columns and it holds a user responsible to ensure the consistency."


测试顺序必须一样

zunzunlu
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Staveabc的博客
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解决方案： ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields
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05-08 557
ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields
XGBoost报错feature_names mismatch
haozi_e的博客
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我们在训练好XGBoost后实际应用时可能会报下面的错误： feature_names mismatch: ['sex', 'age', 其他列名作者略去] 通常报这个错误就是因为在训练模型时输入的数据包含列名，那么在模型训练好后实际应用中你输入的待遇测数据也要包含列名，也就是待遇测的数据格式应该和训练数据保持一致，这个一致包括要有列名以及列的顺序。 通常我们训练时输入的数据格式是pd.Da...
feature_names mismatch XGBoost错误解析
lujiandong1的专栏
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09-26
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xgboost-数据集
03-26
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xgboost报错 ValueError: feature_names mismatch
chenhepg的博客
01-07 6663
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成功解决xgboost\core.py", ValueError: feature_names may not contain [, ] or <
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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scxyz的博客
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*** XGBoost算法（eXtreme GradientBoosting）在目前的Kaggle、数学建模和大数据应用等竞赛中非常流行。本文将会从XGBOOST算法原理、Python实现、敏感性分析和实际应用进行详细说明。
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在使用机器学习模型之前，通常我们会对数据进行预处理，来消除noise、提升模型表现。通常根据不同模型的不同性质，需要进行的预处理也不尽相同。那么，对于当下数据分析竞赛中非常火的XGBoost来说，转化为正态分布、去除极端值、Normalization等数据预处理是否有必要呢?本文就来具体地分析一下。 一、XGBoost需要去除异常值 异常值是现实生活中不太可能取到的值，通常是人为原因导致的数据记录错误。 有一些值我们明显发现是错误的、异常的。例如一个人的身高不可能是10m，一个人的体重不可能是875kg
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